3、我们在学习工作中，有疑惑或者问题时，会想寻求答案，这种场景下，我们的需求是什么？
不管是针对消费者的宣传还是营销，或者是针对公司的管理运营，大数据在其中的作用从本质来讲就是在构造“用户画像”。 近年来，在智能化趋势的推动下，社会经济的众多领域都发生了翻天覆地的变化，其中尤其以金融、零售等最为明显。以零售业为例，随着移动互联网的出现和快速发展，传统的商超、店铺渐渐从线下走到线上变身为“电商”，之后在大数据、人工智能等技术的加持下，蜕变过一次的零售业1.0又经过了2.0到3.0的快速迭变。 其实，类似以上的过程同时在很多领域不断上演，而作为企业成功蜕变的重要手段和基本因素，“大数据”在其中日
以下是笔者见过的对可视化初学者们最友好的概括：数据可视化是数据视觉表现形式的科学技术研究，主要是借助图形化的手段来清晰有效地传达与沟通信息。但这绝不意味着数据可视化必须为实现其功能而去深究枯燥的绘图代码，亦或是为了使图画看上去高端绚丽而显得过于复杂。
1、用户画像：用户画像产生的原因、用户画像概述、用户画像构成原则、第一类用户画像、第二类用户画像 参考：什么是用户画像？如何构建用户画像？ 企业为什么要绘制用户画像？谈谈用户画像的真正作用 干货丨用户画像，没你想的那么简单！
用户画像已经是作为一个数据从业者来说家常便饭的内容，围绕自然人的年龄、性别、职业、收入、风险、兴趣等各个维度去建立和完善相关的标签体系，重复重复再重复的优化。
（1）内容运营是指运营者利用新媒体渠道，用文字、图片、或者视频等形式将企业信息友好的呈现在用户面前，并激发用户参与、分享、传播的完整运营过程。
文 | 罗宇矗 什么是用户画像？ 简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。 举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了你的用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。 除去“
简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
什么是用户画像？ 简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。 举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了你的用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。 除去“标签化”，用
最近在工作之余，结合自己的理解和论坛上的一些帖子，整理了份用户画像的文章，个人觉得这篇文章在宏观上很好地描述了用户画像的主要内容。（文章内的图片来源于不同帖子，权当分享，侵删）
之前开发过一个画像项目，并为大家介绍了项目过程中部分开发的细节，例如PSM，RFE，USG等模型的标签开发落地。但是后来考虑到对于没有画像开发经验，尤其是零基础的大数据小白而言不是很友好，理解起来也不是很容易。正好最近在看一些文献资料，所以，我又专门开了一个专题，打算重新为大家讲解关于用户画像的知识。感兴趣的小伙伴记得关注加星标，每天第一时间收获技术干货！
用户画像最初的意义，在于帮助企业找寻目标用户，明确出他们的喜好与厌恶，从而优化产品功能与服务，最终创造出更多的商业与社会价值。
当前借助大数据技术，针对当前新冠肺炎疫情防控需要生成的健康码成为随身数字“通行证”，方便广大市民及进（返）各城市查询自身防疫相关健康状态的识别码，即便捷了防疫检查，也真正实现了大数据技术的价值应用，便捷服务市民。健康码的应用也让大数据更形象的普及推广，更深刻的理解了大数据的价值。
作者：fionaqu 腾讯WXG程师 |导语 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常工作经验对用户画像的方案论及实施方法进行了体系化的整理。 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常
用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体，需要更了解用户，自然而然就会去认知用户，收集用户的相关信息，这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。接下来，我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体，需要更了解用户，自然而然就会去认知用户，收集用户的相关信息，这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。
最近关于地图的消息还有许多：阿里巴巴正在洽购诺基亚Here地图，搜狗地图和高德地图则积极进入了Apple Watch。看样子地图市场从来未曾熄火，短暂消停后大战继续。大家这么重视地图，它在未来的世界究竟处于什么位置？ LocationPoint成为Timeline之后有一大内容呈现形式 众所周知，Web2.0和移动互联网最多的内容形式都是Timeline，即时间维度的流式内容。Twitter、Facebook、微信、新闻客户端、推送信息等等，内容仿佛是线性地存在，用户消费Timeline形成了“刷”的习惯
用户画像其实就是从海量的用户数据中，建模抽象出来每个用户的属性标签体系，这些属性通常需要具有一定的商业价值。
背景 用户流量从搜索引擎为入口的增量时代到移动互联网普及人口红利不再的存量时代，这个变化对每个公司的获客成本，运营思路都产生了很大的影响，在流量日益枯竭，获客成本越来越高的时代，伴随着大数据、精细化运营、人工智能、机器学习等一大波新技术和概念的崛起、普及，它们之间有何关联？如今互联网产品又该如何运营、攻城略地？本文介绍的用户画像或许能带来一点思路。 1、用户画像的作用与意义 1.1 作用 用户画像承载了两个业务目标：一是如何准确的了解现有用户；二是如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户。比如在
乔巴：公司领导让我规划用户画像体系，我之前从没做过，现在感觉就像丈二和尚摸不着头脑。用户画像体系规划是怎样的？整个画像体系有哪些模块？在实施过程中先做哪些，后做哪些？需要哪些人来参与，协作流程是怎样的？有没有一些模板可以套用？
[ 导读 ]用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具，被全部互联网人熟知，用户画像的定义并不复杂，是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息，为便于各业务应用，将这些信息进行沉淀、加工和抽象，形成一个以用户标志为主key的标签树，用于全面刻画用户的属性和行为信息，这就是用户画像。
互联网广告投放的精准度，本质是一种匹配度。它不可能实现把广告内容一对一地精确投放给用户个体，而只是尽可能将广告展示给与广告内容匹配度更高的用户群体。广告投放的精准，离不开技术的支撑，但不同的技术却可能给个人信息带来不同程度的风险。在后GDPR时代，对于互联网企业而言，保护好用户的个人信息，不仅是一个合规问题，更是一个能在行业中保持优势地位的核心竞争力。为此，在适用知情同意原则上，我们应针对不同的精准广告投放技术，调整其侧重点。
在美团商家版中，美团为商家搭建的数据指标体系，很好的指导了商家的经营发展方向以及提供经营状况概览。
最近我们对我们平台的用户进行了一个用户标签提取，这中间的主要流程如下图3-1所示： 图3-1 一、梳理做用户画像需要的数据 用户画像是基于业务数据而进行的，如果前期没有考虑好这一点，那么在真正实操时
说到营销，就不可避免地谈到流量，也就是用户。当我们通过营销活动吸引用户进入线索系统，后续的流程就是对用户数据进行清洗、下发跟进，直到用户转化，而用户的转化率是有限的。
信息流广告作为互联网App买量增长的核心手段之一，是当前趋势下获客增量的最佳选择。
项目背景 城市计算是一款利用定位、地图、用户画像的完美结合，为客户提供指定区域的实时人流分布和人群洞察服务的产品。比如某个旅游景区，需要知道每天景区客流量多少，男女比例，以及哪些设施人流多哪些人流少，景区工作人员可以依据这些数据去做优化改进，这类数据展示与数据分析的项目就可以采用城市计算大数据可视化产品 产品目标客户：政府机关、旅游局、交通机构等 用户洞察 通过产品侧前期的用户调研了解到用户更希望看到的是一款炫酷、吸引眼球、数据图表清晰的界面设计，与产品沟通决定尝试采用深色界面设定整体视觉风格。 深色在
首先看一下大数据与应用画像的关系，现在大数据是炙手可热，相信大家对大数据的四个V都非常了解，大数据应该说是 信息技术的自然延伸，意味着无所不在的数据。 我们先看下数据地位发生转变的历史，在传统的IT
当下，我们都处于一个信息爆炸的时代，在我们熟知的互联网中每个人也留下了属于自己的影子。如果说网络是一面镜子，那么网络背后的我们每个人都有一副属于自己的面孔，今天就让我们通过用户画像来了解网络背后的“我”和“你”。
国民整体收入的增长，催发了新世代消费力与互联网的并行发展，衍生了追逐个性潮流、生活品质、关注颜值的特性，颜值经济生态圈的不断丰富化加剧了人们关于颜值的刚性需求，对于美貌的追求也愈加高端精细化，强调个性化的颜值经济拉动高端消费能力的释放，正成为互联网产业的又一风口。
如果有人问：未来十年最值钱的技能是什么？数据思维能力一定名列前茅！ 不知道大家有没有发现，在近几年的招聘中，不少岗位都要求具备数据思维处理问题的能力。拥有此能力的职场人薪资往往比同岗位高出30%，而且在面试过程中更容易受到面试官的欣赏。 在各大招聘网站中，我们很容易就可以看到与数据思维处理问题能力相关的岗位，薪资极具竞争力。可以这么说，如果你具备数据思维处理问题的能力，加上一些过往的工作经验，你将获得相当丰厚的待遇。 向左滑动查看更多 现在扫码进群或点击文末阅读原文，即可获得
移动互联网时代，精细化运营逐渐成为企业发展的重要竞争力，“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指，在大数据时代，企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化的过程。用户画像的建立能够帮助企业更好地为用户提供针对性的服务。
“以用户为核心”的概念在互联网时代深入人心，然而要真正了解用户懂得用户，就不得不提到“用户画像”。 随着大数据技术的深入研究与应用，借助用户画像，企业或APP可以深入挖掘用户需求，从而实现精细化运营以及为精准营销打下坚实基础。本文将重点介绍何为用户画像，用户画像的构建流程以及应用场景。
摘要： 伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要的落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，用户画像的概念悄然而生。 用户画像 用户画像，能够完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像？ 举例而言，某位客户的特征描述为：男，31岁，收入一万以上，爱美食，团购达人，
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检
随着大数据与人工智能(AI)技术的发展与成熟，国家政策层面对大数据与人工智能技术、创新、创业层面的支持，企业越来越意识到数据和AI技术的价值，并逐步认可数据是企业的核心资产。怎么利用大数据和AI技术从这些价值密度低、源源不断地产生的海量数据中挖掘商业价值，提升公司的决策力和竞争力，是每个提供产品/服务的公司(特别是toC互联网公司)必须思考和探索的问题。
我第一次知道用户画像是在学习数据挖掘的某节课堂上，当时对画像只有一个概念上的认识；工作后接触到了画像平台，当时第一反应是在平台上查询一下自己的画像信息，发现查询结果非常准确，自此对于平台背后的画像技术产生了很大的兴趣；在之后工作中有幸参与了画像平台的建设工作，对于用户画像的认识更加真切。
引言：本文分享了7种数字营销策略的清单，营销人员可以通过这些策略来帮助他们的团队和业务发展，同时我们还制定了关于数字策略和营销活动的速成课程。 翻译 | 陈明艳 编辑 | Rachel 毫无疑问，在现代化的市场环境中，营销策略的很大一部分都是数字化的。消费者和企业几乎都是在线的——你希望能够接触到他们，并观察他们的用户行为，分析他们在哪里花费的时间最多。 但当你在发展一项业务时，其不断发展的市场规模很快就变得势不可挡，而且任务繁重，在这种情况下，你该如何创建、优化和保持敏捷的数字营销策略呢？ 我们编制了7种
每次知乎的技术负责人公开谈及人工智能技术，「智能社区」都是一个绕不开的词汇。然而「智能社区」也是一个相对陌生的概念：如今研究者与工程师们明确了深度神经网络在语音、图像和自然语言数据上的作用，并将它们进行逐一的细化和延展成了种种「智能应用」。然而「智能社区」是什么？
导读：产品研发团队犯的常见错误之一是对用户没有足够的了解，就开始提需求或设计产品。在收集到大量用户信息后，产品研发团队需要通过这些信息创建目标用户的画像，以便更深入地了解用户，进而实现以用户为中心设计产品。
随着流量红利的消失殆尽，新用户增长速率变缓，企业处于激烈的存量争夺阶段，这也使得精准定位的互联网流量费用水涨船高，获客成本居高不下，且难以量化ROI。
过年时，闲来无聊,便想起年前和啊喔科技的的朋友聊到过“不写就出局”用户活跃度的话题，大家共同讲起了需要建立产品的用户画像。去年十月，雨花客厅程冲老师在产品课程上也讲过用户调研和分析方法。这两天想梳理出来所学所思：用户画像到底是什么？该如何创建用户画像？用户画像到底有什么作用？
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我们经常在淘宝网购物，作为淘宝方，他们想知道用户是什么样的，年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时的活跃程度等，这样的一个用户描述就是用户画像分析。 在实际工作中，用户画像分析是一个重要的数据分析手段，帮助产品策划人员对产品功能进行迭代，帮助产品运营人员做用户增长。 作为产品策划人员，需要策划一个好的功能，获得用户最大的可见价值与隐形价值、必须价值与增值价值，那么了解用户并做用户画像分析，是数据分析师帮助产品策划做更好的产品设计重要的一个环
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